論文の概要: On human-centred security: A new systems model based on modes and mode transitions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02043v1
- Date: Fri, 3 May 2024 12:21:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 13:05:54.603119
- Title: On human-centred security: A new systems model based on modes and mode transitions
- Title(参考訳): 人間中心型セキュリティについて:モードとモード遷移に基づく新しいシステムモデル
- Authors: Edwin J Beggs, John V Tucker, Victoria Wang,
- Abstract要約: 本稿では,複雑なセキュリティシステムを解析するための抽象的な概念的枠組みを提案する。
モードは、独自の目的を持つシステムの独立したコンポーネントであり、データ、アルゴリズム、スコープと制限を監視します。
我々は概念的枠組みを数学的に定式化し、高次元幾何学空間における信念を定量化し視覚化することによって、我々のモデルはシステムの設計、分析、説明の両方に役立つと論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose an abstract conceptual framework for analysing complex security systems using a new notion of modes and mode transitions. A mode is an independent component of a system with its own objectives, monitoring data, algorithms, and scope and limits. The behaviour of a mode, including its transitions to other modes, is determined by interpretations of the mode's monitoring data in the light of its objectives and capabilities -- these interpretations we call beliefs. We formalise the conceptual framework mathematically and, by quantifying and visualising beliefs in higher-dimensional geometric spaces, we argue our models may help both design, analyse and explain systems. The mathematical models are based on simplicial complexes.
- Abstract(参考訳): 本稿では,モデムとモード遷移という新たな概念を用いて,複雑なセキュリティシステムを解析するための抽象的な概念的枠組みを提案する。
モードは、独自の目的を持つシステムの独立したコンポーネントであり、データ、アルゴリズム、スコープと制限を監視します。
モードの振る舞いは、他のモードへの遷移を含むが、その目的と能力に照らしてモードの監視データの解釈によって決定される。
我々は概念的枠組みを数学的に定式化し、高次元幾何学空間における信念を定量化し視覚化することによって、我々のモデルはシステムの設計、分析、説明の両方に役立つと論じる。
数学的モデルはsimplicial complexに基づいている。
関連論文リスト
- Co-designing heterogeneous models: a distributed systems approach [0.40964539027092917]
本稿では3つの要素に基づく異種システムに適したモデリング手法を提案する。
モデルとは何かという推論主義的な解釈、分散システムのメタファ、そして協調設計サイクルは、モデルの実践的な設計と構築を記述している。
本手法の適合性について,3つの異なるセキュリティ指向モデルを用いて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T13:35:38Z) - Data driven modeling for self-similar dynamics [1.0790314700764785]
本稿では,自己相似性を先行知識として組み込んだマルチスケールニューラルネットワークフレームワークを提案する。
決定論的ダイナミクスの場合、我々のフレームワークは力学が自己相似かどうかを識別できる。
本手法は,自己相似システムにおける電力法指数を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T12:39:08Z) - Discrete, compositional, and symbolic representations through attractor dynamics [51.20712945239422]
我々は,思考の確率的言語(PLoT)に似た認知過程をモデル化するために,アトラクタダイナミクスを記号表現と統合した新しいニューラルシステムモデルを導入する。
我々のモデルは、連続表現空間を、事前定義されたプリミティブに頼るのではなく、教師なし学習を通じて、記号系の意味性と構成性の特徴を反映する、記号列に対応する引き付け状態を持つ離散盆地に分割する。
このアプローチは、認知操作の複雑な双対性を反映したより包括的なモデルを提供する、AIにおける表現力の証明された神経弁別可能な基質であるニューラルダイナミクスを通じて、シンボル処理とサブシンボル処理の両方を統合する統一的なフレームワークを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T05:40:56Z) - Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook [151.49434496615427]
視覚シーンの構成的性質を観察し、推論する視覚システムは、我々の世界を理解するのに不可欠である。
モデルは、このようなモダリティと大規模なトレーニングデータとのギャップを埋めることを学び、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を容易にした。
このようなモデルの出力は、例えば、バウンディングボックスを設けて特定のオブジェクトをセグメント化したり、画像や映像シーンについて質問したり、言語命令でロボットの動作を操作することで対話的な対話を行うなど、リトレーニングすることなく、人為的なプロンプトによって変更することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T17:59:18Z) - Models of symbol emergence in communication: a conceptual review and a
guide for avoiding local minima [0.0]
計算シミュレーションは、通信の出現に関する仮説をテストする一般的な方法である。
我々は、いくつかの最も代表的なモデルの仮定と説明的対象を特定し、既知の結果を要約する。
この観点から、意味ある象徴的コミュニケーションの出現をモデル化する道のりをスケッチする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-08T12:53:03Z) - Learning Modular Simulations for Homogeneous Systems [23.355189771765644]
等質多体力学系をモデル化するためのモジュラーシミュレーションフレームワークを提案する。
任意の数の加群を組み合わせることで、様々な結合トポロジーの系をシミュレートすることができる。
我々のモデルは、スクラッチからトレーニングされたモデルと比較して、データ要件やトレーニングの労力が低い新しいシステム構成に移行可能であることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T17:48:01Z) - The dynamics of belief: continuously monitoring and visualising complex
systems [0.0]
人間のコンテキストにおけるAIの台頭は、自動化されたシステムに対する新たな要求を透明で説明可能なものにします。
我々は、複雑な人間の文脈でデジタルシステムを考えるための理論的枠組みを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-11T11:51:35Z) - MultiViz: An Analysis Benchmark for Visualizing and Understanding
Multimodal Models [103.9987158554515]
MultiVizは、解釈可能性の問題を4段階に足場化することで、マルチモーダルモデルの振る舞いを分析する手法である。
MultiVizの相補的な段階は、モデル予測をシミュレートし、機能に解釈可能な概念を割り当て、モデル誤分類のエラー解析を行い、エラー解析からモデルデバッグへの洞察を利用することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T18:42:06Z) - Constructing Neural Network-Based Models for Simulating Dynamical
Systems [59.0861954179401]
データ駆動モデリングは、真のシステムの観測からシステムの力学の近似を学ぼうとする代替パラダイムである。
本稿では,ニューラルネットワークを用いた動的システムのモデル構築方法について検討する。
基礎的な概要に加えて、関連する文献を概説し、このモデリングパラダイムが克服すべき数値シミュレーションから最も重要な課題を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T10:51:42Z) - ModeRNN: Harnessing Spatiotemporal Mode Collapse in Unsupervised
Predictive Learning [75.2748374360642]
そこで本研究では,繰り返し状態間の隠れ構造表現を学習するための新しい手法であるModeRNNを提案する。
データセット全体にわたって、異なるモードがスロットの混合に対して異なるレスポンスをもたらすため、ModeRNNが構造化された表現を構築する能力が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T03:47:54Z) - S2RMs: Spatially Structured Recurrent Modules [105.0377129434636]
モジュール構造とテンポラル構造の両方を同時に活用できる動的構造を利用するための一歩を踏み出します。
我々のモデルは利用可能なビューの数に対して堅牢であり、追加のトレーニングなしで新しいタスクに一般化できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T17:44:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。